评估机器专业性：研究生如何建立评估生成AI内容的框架

本文研究了研究生如何开发评估机器生成专业性的框架，填补了人类与生成AI互动中的评估工具缺失。通过定性研究，我们发现研究生的评估框架受到职业身份、验证能力和系统导航经验的影响，揭示了他们在专业上保护核心领域的复杂模式。这项研究为网络科学贡献了新见解，并为改善平台支持用户评估机器生成内容提供了建议。